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內容簡介： 布雷特兰茨编*的《R语言机器学习（第2版影 印版）（英文版）》与时俱进。携最新的库和*现代 的编程思维为你丝丝入扣地介绍了专业数据科学必不 可少的技能。不用再惧怕理论知识。书中提供了编写 算法和处理数据所需的*关键的实用知识，只要有* 基本的经验就可以了。 你可以在书中找到洞悉复杂的数据所需的全部分 析工具，还能学到如何选择正确的算法来解决特定的 问题。通过与各种真实问题的亲密接触，你将学会如 何应用机器学习方法来处理常见的任务，包括分类、 预测、市场分析以及聚类。 目标读者可能你对机器学习多少有一点了解，但是从没用 过R语言，或者是知道些R语言，但是没接触过机器学 习。不管是哪一种情况，本书都能够帮助你快速上手 。如果熟悉一些编程概念自然是*好的。不过并不要 求之前有编程经验。 你将从本书中学到什么驾驭R语言的威力，使用真实的数据科学应用构 建常见的机器学习算法。 学习利用R语言技术对待分析数据进行清理和预 处理并可视化处理结果。 了解不同类型的机器学习模型，选择符合数据处 理需求的*佳模型，解决数据分析难题。布雷特兰茨编*的《R语言机器学习（第2版影 印版）（英文版）》与时俱进。携最新的库和*现代 的编程思维为你丝丝入扣地介绍了专业数据科学必不 可少的技能。不用再惧怕理论知识。书中提供了编写 算法和处理数据所需的*关键的实用知识，只要有* 基本的经验就可以了。 你可以在书中找到洞悉复杂的数据所需的全部分 析工具，还能学到如何选择正确的算法来解决特定的 问题。通过与各种真实问题的亲密接触，你将学会如 何应用机器学习方法来处理常见的任务，包括分类、 预测、市场分析以及聚类。 目标读者可能你对机器学习多少有一点了解，但是从没用 过R语言，或者是知道些R语言，但是没接触过机器学 习。不管是哪一种情况，本书都能够帮助你快速上手 。如果熟悉一些编程概念自然是*好的。不过并不要 求之前有编程经验。 你将从本书中学到什么驾驭R语言的威力，使用真实的数据科学应用构 建常见的机器学习算法。 学习利用R语言技术对待分析数据进行清理和预 处理并可视化处理结果。 了解不同类型的机器学习模型，选择符合数据处 理需求的*佳模型，解决数据分析难题。 使用贝叶斯算法和*近邻算法分类数据。 使用R语言预测数值来构建决策树、规则以及支 持向量机。 使用线性回归预测数值，使用神经网络建模数据 。 对机器学习模型性能进行评估和改进。 学习专用于文本挖掘、社交网络数据、大数据等 的机器学习技术。 關於作者： 布雷特兰茨（Brett Lantz）在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有10余年经验。他*初是一名社会学家，在学习一个青少年社交网站分布的大型数据库时，他就开始陶醉于机器学习。从那时起，他致力于移动电话、医疗账单数据和公益活动等交叉学科的研究，并维护dataspelunking.com这个网站，该网站致力于分享有关探寻数据中所蕴含的洞察的知识。

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